Optimal production control problem in stochastic multiple-product multiple-machine manufacturing systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper deals with the issue of production control in a manufacturing system with multiple machines which are subject to breakdowns and repairs. The control variables considered are the production rates for different products on the machines. Our objective is to minimize the expected total discounted cost due to the finished good inventories and backlogs. Based on the structure of the hedging point policy, a parameterized near-optimal production policy for a multiple-product manufacturing system is proposed. The analytical formalism is combined with simulation-based statistical tools, such as experimental design and response surface methodology. The aim of such a combination is to provide an approximation of the optimal control policy. In the proposed approach, the parameterized near-optimal control policy is used as an input for the simulation model. For each entry consisting of a combination of parameters, the cost incurred is obtained. The significant effects of the control variables are determined by the experimental design. The relationship between the cost and these input factors is obtained through a response surface model. It is from the obtained relationship that the best values of control factors are determined. Extensive computational experience is reported for two-part-type and five-part-type production systems. Finally, simulation experiments on several examples are concentrated on the sensitivities of the control policy obtained.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle